Клименко Владислав. Технология OMP. Повышение контраста полутонового изображения посредством линейной растяжки гистограммы. Вариант 28

[limdizz]

Общее описание

Алгоритм выполняет линейное растяжение гистограммы изображения (контрастирование) путем масштабирования значений яркости пикселей из исходного диапазона в полный диапазон [0, 255].

Подробное описание

1. Валидация (ValidationImpl)
   Проверяет, что входные данные не пустые.

2. Предварительная обработка (PreProcessingImpl)
   Выделяет память под выходные данные того же размера, что и входные.

3. Основной алгоритм (RunImpl)

Шаг 1: Параллельный поиск минимального и максимального значений

int min_val = input[0];
int max_val = input[0];

#pragma omp parallel for default(none) shared(input, size) reduction(min : min_val) reduction(max : max_val)
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
  min_val = std::min(input[i], min_val);
  max_val = std::max(input[i], max_val);
}

Используется OpenMP редукция для параллельного поиска

Каждый поток обрабатывает свою часть данных

Результаты объединяются с помощью операций min и max

Шаг 2: Обработка частного случая

if (max_val == min_val) {
#pragma omp parallel for default(none) shared(input, output, size)
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
  output[i] = input[i];
}
return true;

}

Если все пиксели имеют одинаковую яркость, выходное изображение копируется из входного (параллельно)

Шаг 3: Параллельное преобразование каждого пикселя

const int range = max_val - min_val;
#pragma omp parallel for default(none) shared(input, output, size, min_val, range)
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
  output[i] = ((input[i] - min_val) * 255) / range;
}
return true;

Каждый пиксель обрабатывается независимо в параллельном цикле

Формула преобразования:

новое_значение = ((старое_значение - минимум) * 255) / (максимум - минимум)

4. Пост-обработка (PostProcessingImpl)
   Проверяет, что размер выходных данных соответствует размеру входных.

Особенности реализации

Эффективная обработка больших изображений.

Независимая обработка пикселей.

Минимизация накладных расходов на синхронизацию.

• Задача: Повышение контраста полутонового изображения посредством линейной растяжки гистограммы
• Вариант: 28
• Технология: OMP
• Описание вашей реализации и отчёта.
  Реализация содержит OMP-версию алгоритма повышения контраста полутонового изображения посредством линейной растяжки гистограммы.

---

Чек-лист

• Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
• Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем klimenko_v_lsh_contrast_incr
• Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
• clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
• clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
• Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
• Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
• Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи
  (klimenko_v_lsh_contrast_incr), а не в master
• Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и
  достоверными

[limdizz]

Данный пул реквест включает в себя папку klimenko_v_lsh_contrast_incr_seq. Я делал фикс-пулреквест, который переименовывал её в klimenko_v_lsh_contrast_incr, в соответствующей ветке. В данной же ветке при попытке переименования/удаления klimenko_v_lsh_contrast_incr_seq и пуша изменений падают тесты clang-tidy у чужих работ на моей, и текст ошибки гласит, что не хватает объявления klimenko_v_lsh_contrast_incr_seq. Могу попробовать снова и сделать скриншот, если необходимо, однако хотел бы задать вопрос, можете ли вы убрать директорию klimenko_v_lsh_contrast_incr_seq на этапе мёржа, оставив только klimenko_v_lsh_contrast_incr?